1.图像是由像素组成的，所以修改了像素就可以实现图像的改变。
2先看灰度图像(单通道)：
*****2.获取灰度图像的像素值使用： int gray = gray_src.at<uchar>(row, col)；
*****3.修改灰度图像的像素值使用：gray_src.at<uchar>(row, col) = 255 - gray;//对每一个像素取反
*****源代码，对灰度图像像素值全部取反
#include<opencv2\opencv.hpp>
#include<iostream> using namespace std;
using namespace cv;
/*图像操作*/
int main(int argc, char **argv)
{
Mat src = imread("E:\\vsprom\\learn02\\nv1.jpg");
if (src.empty())
{
cout << "can not load imagefile...." << endl;
return -1;
}
namedWindow("in image win", CV_WINDOW_AUTOSIZE);
imshow("in image win", src); /*将一个RGB图像转为GRAY图像*/
Mat gray_src;
cvtColor(src,gray_src,CV_BGR2GRAY); int height = gray_src.rows;
int width = gray_src.cols;
for (int row = 0; row < height; row++)
{
for (int col = 0; col < width; col++)
{
int gray = gray_src.at<uchar>(row, col);/*读取一个GRAY像素点的像素值(CV_8UC1)*/
gray_src.at<uchar>(row, col) = 255 - gray;//对每一个像素取反
}
}
namedWindow("gray image win", CV_WINDOW_AUTOSIZE);
imshow("gray image win", gray_src); waitKey(0);
return 0;
}
效果图：
3.RGB图像的像素操作
读像素值
int b = src.at<Vec3b>(row, col)[0];//第一个通道
int g = src.at<Vec3b>(row, col)[1];//第二个通道
int r = src.at<Vec3b>(row, col)[2];//第三个通道
修改像素值
dst.at<Vec3b>(row, col)[0] = 255 - b;
dst.at<Vec3b>(row, col)[1] = 255 - g;
dst.at<Vec3b>(row, col)[2] = 255 - r;
源代码实例：
/*获取RGB的像素值*/
Mat dst;
dst.create(src.size(), src.type());
int height = dst.rows;
int width = dst.cols;
int cn = src.channels();//通道数 for (int row = ; row < height; row++)
{
for (int col = ; col < width; col++)
{
if (cn == )
{
int gray = dst.at<uchar>(row, col);/*读取一个GRAY像素点的像素值(CV_8UC1)*/
dst.at<uchar>(row, col) = - gray;//对每一个像素取反 }
else if(cn==)
{
int b = src.at<Vec3b>(row, col)[];//第一个通道
int g = src.at<Vec3b>(row, col)[];//第二个通道
int r = src.at<Vec3b>(row, col)[];//第三个通道
dst.at<Vec3b>(row, col)[] = - b;
dst.at<Vec3b>(row, col)[] = - g;
dst.at<Vec3b>(row, col)[] = - r;
} }
}
namedWindow("rgb image win", CV_WINDOW_AUTOSIZE);
imshow("rgb image win", dst);
产看输出效果图